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Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
3.2K Star！这个开源字幕神器，对剪视频的创作者来说，救了大命！
视频创作中字幕制作耗时费力，剪映等工具各有局限。开源字幕工具 AutoSubs 能有效解决痛点，可一键生成高质量字幕、自动区分说话人，本地运行保障隐私，还具备多种亮点功能，使用简单。
GitHub 如何用 AI 重构反馈处理机制
GitHub 引入由 AI 驱动的工作流，将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建，集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升，时间下降。
一场机器人黑客松，让具身智能的差距与机会同时显形
作者参加深圳机器人黑客松，这是全球最大规模线下具身智能开发者大赛之一。3天内参赛队伍可完成从数据采集到真机部署闭环。比赛让行业差距与机会显形，凸显基模重要性，自变量也给出新方向。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练AI模型，Business和Enterprise用户除外。GitHub称需更多数据覆盖编码场景，但此举遭用户吐槽。
ICLR 2026 Oral | Revela：用语言建模重新定义稠密检索器训练
在检索增强生成系统中，稠密检索器是核心组件，但传统训练方法有局限。德国达姆施塔特工业大学蔡丰宇团队提出Revela，将检索器训练目标统一到语言建模框架，优势明显，实验效果佳。
Github持续上榜，这款 AI 自动渗透项目真有点东西！
传统渗透测试依赖人工，效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合，能自动完成渗透测试任务，有自主决策能力，功能特性丰富，安装使用较方便，虽有局限但值得尝试。
MiniMax M2.7国服第一！龙虾自我进化，海外开发者疯狂刷屏
MiniMax M2.7发布后在全球开发者社区引发巨大反响，在PinchBench榜单上拿下全球第四、国产第一。它具备多智能体协作、自进化等能力，在代码、办公、科研等场景表现出色，还推出开源项目OpenRoom。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
城市抢龙虾，大厂生龙虾，全民养龙虾！
AI圈大佬和大厂视龙虾（OpenClaw）为未来人工智能+的入口，各大城市纷纷出台政策抢龙虾，大模型公司推出龙虾苗，全民也积极参与养龙虾，龙虾相关话题十分火热。